Supporting Human Self-localization

Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersDie menschliche Selbstlokalisierung ist ein wichtiger Bestandteil des Alltags. Zur Bestimmung der eigenen Position und der Orientierung muss die allozentrische Darstellung, meist in Form einer Karte, mit der eigenen egozentrischen Repräsentation der realen Welt angeglichen werden. Dafür sind Objekte (Ankerpunkte) nötig, die in beiden Darstellungen vorhanden sind. In dieser Arbeit werden zwei neuwertige Ansätze vorgestellt, die den Prozess dieser Angleichung und damit auch die Selbstlokalisierung vereinfachen sollen. Der Viewshed-Ansatz basiert auf einer Sichtbarkeitsanalyse, um den NutzerInnen die Wahl geeigneter Ankerpunkte zu erleichtern. Dadurch, dass nur die in der Realität sichtbaren Gebäude in der Karte hervorgehoben werden, können die übrigen Gebäude von der Wahl ausgeschlossen werden. Der Bilderkennungs-Ansatz vereinfacht hingegen den Prozess der Selbstlokalisierung, indem ein Teil der Aufgabe automatisiert wird, und den NutzerInnen ein Ankerpunkt auf der Karte markiert wird. Anhand eines empirischen Experiments mit 30 TeilnehmerInnen im zehnten Wiener Gemeindebezirk wurden die beiden Methoden miteinander und zusätzlich auch mit einer Basis-Methode in verschiedenen Aspekten verglichen. Dabei ging es um die Effizienz, das Nutzererlebnis aber auch um die kognitive Belastung und den nötigen Aufwand. Die Ergebnisse zeigen, dass die Bilderkennungs-Methode bei der Selbstlokalisierung die beste Unterstützung bot und auch bei den NutzerInnen am beliebtesten war. Die Viewshed-Methode blieb deutlich hinter den Erwartungen zurück.Human self-localisation is an important part of everyday life. In order to determine one's own position and orientation, the allocentric representation, usually in the form of a map, has to be aligned with one's own egocentric representation of the real world. This requires objects (anchor points) that are present in both representations. In this thesis, two novel approaches are presented, which aim to simplify the process of the alignment and thus the self-localisation. The Viewshed approach is based on a visibility analysis to assist the user choose appropriate anchor points. By highlighting only those buildings of the map that are visible for the user in reality, the remaining buildings can be excluded from the selection. The image recognition approach simplifies the process of self-localisation by automating parts of the task and highlighting an anchor point on the map. On the basis of an empirical experiment with 30 participants in Vienna's 10$5

TUW-GEO/repurpose: v0.10

<p>Ts2Img module was rebuilt. Allows conversion of time series with NN lookup.</p> <p>Added example notebook for converting ASCAT time series into regularly gridded images.</p> <p>Added a simple parallelization framework, with logging and error handling.</p> <p>Added the option to pass custom pre- and post-processing functions to ts2img.</p&gt

Multicenter Prospective Cohort Study of the Patient-Reported Outcome Measures PRO-CTCAE and CAT EORTC QLQ-C30 in Major Abdominal Cancer Surgery (PATRONUS): A Student-Initiated German Medical Audit (SIGMA) Study

Background!#!The patient-reported outcomes (PRO) version of the Common Terminology Criteria for Adverse Events (PRO-CTCAE) and the computerized adaptive testing (CAT) version of the EORTC quality-of-life questionnaire QLQ-C30 have been proposed as new PRO measures in oncology; however, their implementation in patients undergoing cancer surgery has not yet been evaluated.!##!Methods!#!Patients undergoing elective abdominal cancer surgery were enrolled in a prospective multicenter study, and postoperative complications were recorded according to the Dindo-Clavien classification. Patients reported PRO data using the CAT EORTC QLQ-C30 and the PRO-CTCAE to measure 12 core cancer symptoms. Patients were followed-up for 6 months postoperatively. The study was carried out by medical students of the CHIR-Net SIGMA study network.!##!Results!#!Data of 303 patients were obtained and analyzed across 15 sites. PRO-CTCAE symptoms 'poor appetite', 'fatigue', 'exhaustion' and 'sleeping problems' increased after surgery and climaxed 10-30 days postoperatively. At 3-6 months postoperatively, no PRO-CTCAE symptom differed significantly to baseline. Patients reported higher 'social functioning' (p = 0.021) and overall quality-of-life scores (p < 0.05) 6 months after cancer surgery compared with the baseline level. There was a lack of correlation between postoperative complications or death and any of the PRO items evaluated. Feasibility endpoints for student-led research were met.!##!Conclusion!#!The two novel PRO questionnaires were successfully applied in surgical oncology. Postoperative complications do not affect health-reported quality-of-life or common cancer symptoms following major cancer surgery. The feasibility of student-led multicenter clinical research was demonstrated, but might be enhanced by improved student training